【广发金工】2024精选深度报告系列之八：多维度解耦的94个大小单因子

主要观点总结

文章探讨了如何在股票市场中通过数据分析和数学模型来发现市场规律，从而在博弈中胜出。利用Level 2逐笔订单数据，结合多维度解耦分析方法，构建了93个有效的大小单因子，并构建了精选大小单因子组合。实证结果表明，这些因子在A股全市场及各大板块上均取得了较为突出的表现，具有显著的超额收益。

关键观点总结

关键观点1: 市场规律发现

对于量化投资者来说，关键在于对数据的全面收集，并结合数学模型和算法进行深入分析，从海量数据中挖掘出隐藏的市场规律。

关键观点2: Level 2数据的重要性

Level 2数据不仅提供了更丰富的快照数据，而且提供了每一笔委托、成交和撤单的详细信息，有助于挖掘更为有效的因子。

关键观点3: 大小单因子的构建

通过多维度解耦分析方法，构建出93个有效的大小单因子，包括从时间维度和订单维度解耦的大小单因子。

关键观点4: 精选大小单因子组合的表现

在2020~2023年期间，精选大小单因子组合在全市场及各大板块上均取得了较为出色的表现，具有显著的超额收益。

关键观点5: 风险提示

文章所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险，且策略在市场结构及交易行为改变时有可能失效。

文章预览

摘 要 数据制胜。 如何能在股票市场的博弈中胜出？对于量化投资者来说，关键在于对数据的全面收集，并结合数学模型和算法进行深入分析，从海量数据中挖掘出隐藏的市场规律。 基于Level 2逐笔订单数据构建的大小单占比因子。 Level 1行情数据为3秒一笔的快照（Snapshot）数据，包含了简单的开高低收交易量交易金额等常规数据，所含信息有限。Level 2行情数据则不仅提供了10档买卖委托等更丰富的快照数据，而且提供了股票市场在交易时段中的每一笔委托、成交和撤单的详细信息。 本文是“海量Level 2数据因子挖掘”系列研究报告的第一篇，从所有行情数据的根源——Level 2逐笔订单数据出发，从订单的大小角度进行窥探，并结合多维度解耦的分析方法构建出有效的大小单因子。 从多维度解耦的大小单占比因子。 隔夜知情交易者通常会在第二天开 ………………………………